Ferramenta forense de marca d'água incorpora informações rastreáveis ​​em cada quadro

Um único quadro injetado pode fornecer IDs de usuário, endereços IP e dados de sessão.

A empresa castLabs, de gerenciamento de direitos digitais (DRM), com sede em Amsterdã, introduziu o que considera ser o próximo passo na proteção de conteúdo por meio de uma nova técnica, apelidada de "produção de água forense de quadro único". O conceito por trás do sistema DRM é aproveitar a "solução Video Toolkit" baseada em nuvem da empresa, que processa e protege o conteúdo carregado (como vídeos, imagens e documentos) adicionando "marcas d'água ajustáveis", que são então redistribuídas junto com o ( conteúdo agora com marca d'água e monitorado).

A ideia básica do serviço é que ele pode ser aplicado de forma independente ou junto com outros mecanismos de proteção DRM, oferecendo ao mesmo tempo uma camada adicional de segurança “ajustável” para qualquer conteúdo confidencial. Quando o conteúdo é carregado por meio da solução hospedada pela AWS da empresa, o software da empresa incorpora secretamente informações de identificação em cada quadro, "criando IDs de marca d'água exclusivos, [e] ocultando-os estrategicamente em quadros de vídeo ou outros ativos digitais visuais". Até que ponto essa ocultação é estratégica, no entanto, não está claro: a empresa diz que, pelo menos para streaming de vídeo, seu serviço marca “cada quadro inteiramente”, o que significa que devem ser incluídas redundâncias na forma como os dados são codificados entre os quadros.

De acordo com a empresa, um único quadro tratado com sua tecnologia de "marca d'água forense" é tudo o que é necessário para recuperar as informações originais de direitos autorais - mesmo ao tentar recuperar dados de uma imagem ou vídeo da tela do computador (um dos mais fáceis maneiras de derrotar proteções baseadas em metadados). Segundo a empresa, essa capacidade de “extração cega” (onde o software detecta marcas d’água existentes sem saber se o arquivo de origem a contém ou não) é um de seus diferenciais no cenário de proteção de conteúdo. A capacidade de seu recurso de marca d'água sobreviver à conversão digital para analógico também é relativamente impressionante.

A ferramenta parece ser mais voltada para casos de uso empresarial e de espionagem industrial. As empresas de tecnologia, por exemplo, geralmente distribuem informações avançadas sobre produtos inéditos a jornalistas, influenciadores e parceiros de distribuição, fornecidas sob os termos do que é conhecido como não divulgação. Mas como atesta a existência de vazamentos, até mesmo a existência de marcas d’água físicas e de uma lista de distribuição pode levar a vazamentos – assim que a informação sai de sua origem, a Internet se encarrega de distribuí-la. A solução da empresa visa amenizar imensamente esse problema.

Não está claro quando e se esta tecnologia poderá ser usada para outras mídias. Por exemplo, essa tecnologia poderia ser aplicada a versões internas de jogos ou a lançamentos de jogos que já estão esgotados? Se esta tecnologia chegar aos jogos, então, pelo menos teoricamente, qualquer pessoa que “transmita” uma versão pirata de um jogo poderá ser apanhada de surpresa pelo detentor dos direitos digitais. A ideia aqui pode ser incluir uma verificação executável que verifique o licenciamento online do jogo em questão, ativando a marca d'água em caso de falha. Para ser claro, isso não está acontecendo aqui e nada diz que isso acontecerá. Mas com as empresas de jogos em particular na vanguarda das técnicas de DRM antipirataria, como o Denuvo, parece plausível que este tipo de “marca d'água forense” vire algumas cabeças nesse setor.

O tempo vai dizer; mas, por enquanto, parece que chegou a marca d'água por quadro que sobrevive até mesmo às mudanças de mídia. Estamos nos perguntando se as empresas de IA estão dando uma olhada nesta tecnologia; considerando as dificuldades em separar dados sintéticos de dados emergentes para treinamento em IA, e a própria promessa dessas empresas de introduzir tecnologia competente de marca d’água em conteúdo produzido por IA, esperaríamos que elas estivessem esticando o pescoço.

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